マルチエージェントシステムは、分散エージェントベースのアーキテクチャの作成、設定、および実行を容易にするために設計されています。開発者は、エージェントの動作、通信オントロジー、およびサービスの記述をJavaクラス内で定義できます。フレームワークは、コンテナの設定、メッセージの送受信、およびライフサイクル管理を処理します。標準のFIPAプロトコルに基づいており、ピアツーピア交渉、協力的計画、モジュール拡張をサポートします。ユーザーは、シングルマシンまたはネットワーク上のホスト間でマルチエージェントシナリオを実行、監視、デバッグでき、研究、教育、小規模展開に最適です。

このリポジトリは、DeepSeekを使用した高次元ベクトル検索を行うReActベースのAIエージェント作成のためのステップバイステップのチュートリアルとリファレンス実装を提供します。環境設定、依存関係のインストール、カスタムデータ用のベクトルストアの設定をカバーしています。エージェントはReActのパターンを用いて推論の過程と外部知識検索を組み合わせ、透明性の高い説明可能な応答を実現します。システムは、追加のドキュメントローダーの統合、プロンプトテンプレートの調整、またはベクトルデータベースの交換により拡張可能です。この柔軟なフレームワークにより、開発者や研究者は数行のPythonコードで推論・取得・対話が可能な強力な対話エージェントの試作が行えます。

Self-Determining AI Agentsは、自治型AIエージェントの作成を簡素化するためのPythonベースのフレームワークです。エージェントがタスクを生成し、戦略を計画し、統合ツールを使用して行動を実行するカスタマイズ可能な計画ループを特徴とします。このフレームワークには、コンテキスト保持のための永続的なメモリモジュール、柔軟なタスクスケジューリングシステム、およびWeb APIやデータベースクエリなどのカスタムツール統合のフックが含まれます。開発者は設定ファイルやコードを通じてエージェントの目標を定義し、ライブラリは反復的な意思決定プロセスを管理します。ロギング、パフォーマンス監視をサポートし、新しい計画アルゴリズムで拡張可能です。研究、自動化ワークフロー、知的なマルチエージェントシステムのプロトタイピングに最適です。